通信分野における人工知能：世界の状況を変える

通信市場における AI は、2022 年から 2031 年の間に 41.4% の CAGR で成長し、2031 年までに 388 億ドルの価値に達すると予想されています。顧客体験の向上に対する需要の高まりと設備投資の合理化の必要性により、AI の導入が急速に加速するでしょう。

このシナリオでは、トップから価値変革を推進できる通信事業者が、世界の通信分野でリーダーとなる可能性が高くなります。これには、組織全体で AI 中心の戦略的変更管理の取り組みを可能にするために、通信業界の CXO からの積極的な賛同が必要です。

AI 導入のニーズが高まっている理由を理解するために、最新の市場事例をいくつか見てみましょう。英国の通信大手は最近、2030年までに業務の1万の職務をAIが代替できるようになると発表した。日本の通信サービスプロバイダー（TSP）は、人工知能を通じてRANのエネルギー消費を半分に削減できたと発表した。米国の通信会社は AI を活用して顧客の通話放棄率を 62% 削減し、既存の顧客サービス体験を変革しました。

このような例は、AI が世界の通信業界をどのように変えつつあるかを示しています。しかし、まだ問題が残っています。

AIだけがヒーローなのか？

AI と ML モデルはソリューションの 40% しか占めず、データが鍵となります。データが正しい状態にあるかどうか、また効果的なアーキテクチャとガバナンスが整備されているかどうかを評価することが重要です。現在、通信サービスプロバイダーが直面している大きな課題の 1 つは、ネットワーク、接続デバイス、ソーシャル メディア、通話履歴、課金情報などによって生成される膨大な量のデータを統合し、解釈することです。

これらの高次元データ空間間の相関関係を明らかにし、実用的な洞察を生み出すことは、データ エンジニアリング チームにとって最も興味深い課題です。

TSP は人工知能をどのように活用していますか?

コンピューティング能力の向上、多層データフロー、より複雑な質問やシグネチャを捉えられるアルゴリズムの進歩が、通信分野における AI の発展を推進しています。顧客サービスとネットワークメンテナンスは、AI アプリケーションの 2 つの重要な領域です。

AI/ML が取り組んでいる顧客サービス関連のユースケースには、次のようなものがあります。

• 起こりうるサービス上の問題を予測し、顧客が気付く前に解決する
• 店舗での顧客体験、カスタマイズされたマーケティングキャンペーン、現場、店舗、コールセンターでのスタッフ配置などのサービス業務を最適化します。
• GenAI で顧客セルフサービスを簡素化し、人間味のあるやり取りを実現
• AI アルゴリズムを使用して、加入者管理、課金などの分野で不正行為を検出して防止し、顧客データとネットワークを積極的に保護します。

AI/ML が対応できるネットワーク メンテナンス関連のユース ケースには、次のようなものがあります。

• ウェブ上および顧客アカウントでの不正行為を検出し防止する
• 市外への派遣回数を減らす
• ロボコールを排除
• AI駆動型システムにより、ネットワーク障害やパフォーマンス問題が発生した場合に基地局を自動的に再起動できます。
• リアルタイムの気象データ、風速などに合わせてネットワークの動作を最適化します。

未来を描く

世界中の CSP と TSP は、次世代のネットワーク接続に備えて 5G を導入しています。将来のネットワークはより複雑になり、より多くの接続されたインテリジェントデバイスが大量のデータを生成します。また、このデータ過負荷のシナリオで必要な規模、複雑さ、および意思決定のリードタイムの​​短縮に対応できるように、ゼロタッチ操作を準備する必要もあります。

したがって、モバイル ネットワークの AI システムは、公平で、説明責任があり、信頼性が高く、安全で、透明性がなければなりません。これらの要素は、AI アルゴリズムが特定の決定を下す方法と理由を人間が理解し、AI システムへの信頼を構築できるようにするために重要です。